课程介绍：
机器学习（ML）是人工智能的一个分支，由计算机科学家和机器学习先驱Tom M. Mitchell创造和定义：“机器学习是计算机算法的研究，允许计算机程序通过经验数据自动改进”，这是我们期望实现AI的方式之一。机器学习依赖于历史数据集的处理，通过检查和比较数据来查找通用模式并探索细微差别。
课程截图：
〖课程目录〗:
- | └──10、机器学习和算法体系
- | | ├──01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题.rar 853.41M
- | | ├──02_机器学习介绍、原理及应用场景.rar 1.50G
- | | ├──03_线性回归算法的原理及参数优化方案[www.ko996.com].rar 1.18G
- | | ├──04_基于Spark MLlib训练回归算法模型.rar 1.53G
- | | ├──05_逻辑回归算法的原理及算法公式推导.rar 1.43G
- | | ├──06_逻辑回归算法原理及公式推导.rar 716.77M
- | | ├──07_逻辑回归算法原理及公式推导.rar 1.47G
- | | ├──08_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.rar 902.97M
- | | ├──09_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理.rar 284.52M
- | | ├──10_ KNN手写数字识别及KMeans算法原理.rar 955.74M
- | | ├──11_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例.rar 1.03G
- | | ├──12_分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用.rar 996.13M
- | | ├──13_百度地图实时路况及路况预测.rar 1.17G
- | | ├──14_决策树算法的原理.rar 1.17G
- | | ├──15_随机森林算法与算法总结.rar 770.81M
- | | ├──16_推荐系统的来龙去脉与推荐架构.rar 702.02M
- | | ├──17_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.rar 713.29M
- | | ├──18_推荐系统代码实现及测试.rar 1.37G
- | | ├──19_实现推荐系统在线推荐微服务.rar 772.21M
- | | ├──20_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移.rar 1017.14M
- | | ├──21_提取节目的关键词，构建节目画像.rar 1.20G
- | | ├──22_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词.rar 706.41M
- | | ├──23_基于节目画像计算节目的相似度.rar 739.53M
- | | ├──24_基于物品画像计算相似度.rar 983.31M
- | | ├──25_实现基于模型的召回策略.rar 988.12M
- | | ├──26_基本函数类及富函数的使用.rar 993.91M
- | | ├──27_ 构建节目画像与用户画像.rar 1012.47M
- | | ├──28_构建用户画像及性能调优.rar 1002.63M
- | | ├──29_构建特征中心及模型召回实现.rar 729.00M
- | | ├──30_训练排序模型及搭建推荐系统微服务.rar 241.41M
- | | └──31_推荐系统项目-大总结.rar 211.20M
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